学霸毕业伤感说说：你给了我一块糖

1、第四章 旅游需求预测 影响旅游需求的要素 旅游需求的时空分布 旅游需求预测模型 趋势外推模型 引力模型 特尔菲模型/i/251.html第一节 影响旅游需求的要素 旅游需求定义：旅游需求是在一定时期内，一定价格上，旅游者愿意而且能够购买的旅游产品的数量，即旅游者对某一旅游目的地所需求的数量。 一、影响旅游需求的要素主要有两方面影响： 旅游客源地：涉及到客源地旅游需要的水平和旅游者个人的情况。 旅游目的地：供给部分。经济发展水平，决定性因素人口特征（出生率，年龄，性别构成）收入与闲暇职业和教育水平资源和交通价格和汇率 详析：二、旅游需求预测资料的获取按资料的来源和性质分： 第一手资料 主要方法：

2、调查法、观察法。 第二手资料 来源主要有三个： 企业内部材料； 旅游报刊、杂志、调研专辑； 国际和区域旅游组织和专业旅游市场调研。 机构年报及其他资料第二节 旅游需求的时空分布集中性 旅游需求的显著特点： 需求随时间变化而出现剧烈的变化；每一个旅游目的地都有自己相对稳定客源地。 一、旅游需求的时间分布集中性 季节性(时间)强度指数R 高峰指数 二、旅游需求的空间分布集中性 旅游需求的空间分布结构：主要指旅游者的地理来源和强度。其集中性可以用地理集中指数来定量分析。第三节 旅游需求预测模型趋势外推模型 结构模型 仿真模型 定性模型 四种模型的相关关系实际应用、选择模型时主要考虑到精确性与时间、经

3、费和其他资料限制之间的关系。精确性要求越高，所需要的时间、经费和其他资料越多；反之，精确性要求较低，投入的时间、经费和其他资料都较少。 第四节 趋势外推模型 一、简单回归分析概述 一元线性回归是最简单也是最常用的趋势外推数学方法，在研究以年为时间单位的旅游需求量变化时较为常用。 其数学形式为： ya + bx 式中：y为因变量； x为自变量； a为常数项； b为y对x的回归系数。二、时间序列模型概述 一般而言，旅游需求的时间序列图形为季节性需求图形。季节性交乘趋势的应用 方法概要。 举例分析：颐和园游客分月预测。 模型的应用加上科学的分析，能使预测更为准确有效，更好地为决策服务。第五节 引力模

4、型一、引力模型的发展1929年，赖利(Reilly W J )提出假定天体物理学者司徒瓦特(Steward J Q )第一个指出这些概念和牛顿的万有引力定律的同型关系。1948年，司徒瓦特定义了两地间的“人口统计力”(demographic force)经济学家齐普夫(Zipf G K) 于1949年创立了人类行为中的最少努力原则艾萨德(Isard W)1960年提出的模型，对所有系统进行了阐述以及修正了社会引力模型20世纪70年代初，英国地理学者威尔逊(Wilson A G)将引力模型和潜能模型混为一体，形成了放大的引力模型或称之为一般空间相互作用模型二、旅游研究中的引力模型及其发展 克朗蓬

5、(Crampon L J，1966)第一个清楚地证明引力模型在旅游研究中是有用的，他的基本引力模型，也是绝大多数其他研究者应用的基本引力模型是 Dij=G*(PiAj / Dij)该式给出的引力模型的弱点：模型无约束，也就是说模型预测的旅行次数没有上限。模型有过高估计短途旅行次数和过低估计长途旅行次数的倾向。解决的方法：发展有确定的实际上限的有约束模型和修正距离变量。三、实例分析 保继刚(1986)利用北京市委政策研究室组织的国内游客抽样调查资料，建立起了全国各省、市、自治区到京游客量的预测引力模型，下面介绍这个工作，讨论引力模型的应用。 影响北京游客量的因素分析 旅游业是一项季节变动很强的行

6、业，因此根据预测模型结果进行外推时一般不宜任意变动时间季节。北京6月份国内游客预测引力模型的建立，基于一次抽样调查的数据进行模拟，从实际应用角度来讲是不充分的，但作为一种方法论应用探讨，在没有更详实数据的情况下则是可行的。所以将模型限制在6月份。第六节 特尔菲法一、概述特尔菲法是预测模型中最著名的也是最有争议的方法之一。当历史资料或数据不够充分，或者当模型中需要相当程度的主观判断时，趋势外推模型和结构模型都无能为力，这时就得凭借特尔菲法预测事件的发展。特尔菲法最先由美国兰德公司(RAND Corporation)在20世纪50年代初创立在软科学领域得到了广泛应用，取得了大量令人满意的成果。二、特尔菲法的工作步骤确定预测的问题，选择征询的专家组。制定和分发第一轮问卷。第一轮问卷回收后，整理结果。将第一轮问卷的统计总结附在第二轮问卷上寄给第一轮征询的专家组，各个专家自己第一轮回答的问卷也复印附上作为参考。回收第二轮问卷并整理结果。将第二轮问卷的结果和意见综合进第三轮，问卷的说明与第二轮相似。第三轮问卷的结果出来之后，要决定是否需要 做第四轮问卷调查以获得进一步一致的预测。最后一轮预测之后综合出来的结果包括中位数，内四分位数(inter-quartile)